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Enregistrement W2949843890

Annual UND Hagerty Lecture Series feature two journalists at separate events in Grand Forks and Bismarck

2015· article· en· W2949843890 sur OpenAlexaboutno aff
David L. Dodds

Notice bibliographique

RevueUND Scholarly Commons (University of North Dakota) · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueScience Education and Perceptions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeries (stratigraphy)Feature (linguistics)HistoryArtificial intelligenceComputer scienceLinguisticsPhilosophyGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lectureship series was established through an endowment to benefit the Communication Program This year, for the first time, the University of North Dakota will present two lectures – in Grand Forks and another in Bismarck -- as part of its annual Hagerty Lecture Series. The Grand Forks lecture, on March 24, will feature David Bjerklie, a UND graduate who writes about science for children. He will focus on responding to the profound questions about science that children ask at 7 p.m. Tuesday, March 24, in the Community Room of the Grand Forks Herald, 305 Second Avenue North in downtown Grand Forks. Enter through the alley door. The Bismarck event will feature Alexander Panetta, Washington, D.C., correspondent for the Canadian Press. He'll discuss Canadian approaches to issues arising along the international border at 4:30 p.m., Tuesday, April 21, at the North Dakota Heritage Center on the capitol grounds. David Bjerklie: Bjerklie grew up in Minot, N.D., and studied biology and anthropology at UND. As a lab and field assistant, he studied spotted sandpipers on a small island in a large lake in Minnesota. He has written on a wide range of science, medicine, technology and environment topics for Time Inc., since 1984, serving as a science reporter at Time magazine, a writer at Time books and editor at Time for Kids. He is the author of children's books on butterflies, agriculture and environmental justice. In 1989-90, he spent a year as a Knight Science Journalism Fellow at the Massachusetts Institute of Technology. In 2014, he attended the 65th annual Lindau Nobel Laureate meeting in Germany and spent three weeks in Antarctica as a National Science Foundation Media fellow. Some of his recent stories for Time for Kids have been on wind sculpture, the global explosion of jellyfish and the mathematics of juggling. He has also written chapters in recent Time books on the search for life in the universe, the use of DNA in the courtroom, artificial intelligence, the nature of collaborative genius and current research in child psychology. Alexander Panetta: A Montreal native, Panetta has worked for Canada' national news agency -- the equivalent of the Associated Press in the United States -- for 16 years. He's covered federal and provincial politics for most of that time. He's also covered international news, including the war in Afghanistan and the disastrous earthquake in Haiti. Since the fall of 2013, he's been in Washington, D.C., where he reports on U.S. stories for a Canadian audience, with a special emphasis on politics and cross boundary issues. Hagerty Lecture Series: The lecture series is named for Jack Hagerty, longtime editor of the Grand Forks Herald. When Hagerty retired in 1984, The Herald established the lectureship through an endowment to the University's Communication Program. Hagerty was the husband of Marilyn Hagerty, the Herald's food writer, whose reviews have been an Internet sensation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4330,273

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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